2025年中国大模型的能力取得了突破性的进展，与国际顶级闭源大模型处于动态竞争格局中，不同维度各有侧重。能力对比不仅体现在某道题答得对不对，也体现在：
系统能不能在长流程里稳定地把事做完？出错后能不能自我修复？在安全边界内能不能持续交付？ 本文将从裸模型能力和产品级系统能力两方面分析2025年中国前沿大模型取得的成就以及国内外的行业竞争态势：裸模型能力：模型在限定任务上的推理、编码、多模态理解与生成 产品级系统能力：工具调用的可靠性、安全策略、检索与监控、权限与审计、回滚与红队、训练—评测闭环等一整套工程系统
推理与思考
2025年推理赛道最显著的变化，是从通过提示词引导模型展现推理能力，走向把推理当作一种可训练、可控成本、可调度的能力。DeepSeek在年初推出的R1路线（2025年1月20日公开发布）是这一转向的代表案例：在用少量高质量链式推理数据做冷启动、稳定输出之后，把答案是否正确作为核心反馈信号，再用强化学习的策略优化持续塑形，诱导模型形成更长、更复杂的分步推演与自我校验行为。
公开信息里最常被引用的细节，是推理链显著变长，并在竞赛数学与标准数学数据集上出现大幅跃升。与此同时，强化学习驱动的推理在表达风格与可读性上可能需要额外关注，因此冷启动与后续对齐在实践中更像是让能力可用的必要部件。这条路线把推理从数据里学到的解题套路进一步推向策略分布可被强化学习塑形——这会影响后续整个生态对推理训练范式的选择。
字节体系在数学证明方向的推进，则展示了侧重形式化验证的推理路径。把自然语言推理与形式化定理证明结合起来，让模型在推导过程中能调用数学库与代码执行来验证步骤，把表面的推理变成可检验的推理。Seed-Prover以引理式证明与分层推理的架构与带有代理特征的强化学习训练为核心，强调用验证器降低推理谬误，向更接近数学家思维方式的方向靠拢。在高精度任务中，可验证性成为重要考量，推理能力与可验证的约束相结合，有助于在高难度问题上稳定提升。
百度同年推出的ERNIE-4.5 Thinking路线，更偏向把推理做成高效可用的工程化方案。一个抓手是稀疏专家结构：总参数保持在适度规模，每次推理只激活少量专家参数，把计算集中在最有效的活跃子网络上。另一个抓手是超长上下文，通过渐进扩展位置编码与注意力优化，让模型能在更长材料上维持推理链不断裂。配套的多阶段训练与逐步强化学习，试图在数学、逻辑、编程、科学问答之间建立可迁移的推理习惯，同时把工具调用接口嵌进去，方便把模型接入检索与计算模块。它背后的思路很清晰：推理的关键不在于参数规模，而在于在可承受的推理预算内把思考做深。
值得关注的是，推理分数与实际业务可靠性之间的关系值得进一步观察，尤其在真实业务里，错误往往不是答案错一次，而是长流程中的某一步误判导致后续连锁影响。推理链越长，对中间步骤的准确性要求越高；模型的自我解释能力增强，也需要配套机制来准确传达不确定性。系统层面的配套措施往往影响实际表现：
是否有强制的结构化输出与校验 是否允许在关键步骤调用外部执行环境 是否有针对对抗与安全的压力测试与回滚机制
把推理能力当成可训练范式与可调度预算的方向，确实在加速追近；而把它转化为可依赖的产品级推理，还需要系统工程的配套建设。
工具使用与代理式智能
如果说推理是想得对不对，代理式能力更像能不能把事做完。2025年中国模型在这一维度上追赶速度很快，尤其在软件工程与编码代理上出现了密集的可用成果。阿里在Qwen系列中推出面向编码的开源模型，强调长链问题分解、代码解释与多语言覆盖，把它定位为可嵌入真实工程流程的底座模型。与此同时，Function Calling等接口的普及，让模型不再停留在生成一段代码，而是更接近调用工具—运行—读日志—修复—再运行的闭环。
Kimi K2（2025年7月公开）更像把长上下文、多模态与工具使用打包为开发代理的雏形：一方面扩展上下文窗口，使模型能把更大规模的代码库、日志、需求文档放进同一次工作记忆里；另一方面强调多语种编程，更贴近真实工程中的多语言混合场景。开源权重的方式有助于研究者与开发者理解模型如何分解任务、如何在长流程中保持目标一致——这对代理式系统的复现与改进具有参考价值。
MiniMax在年底开源的M2.1（2025年12月下旬进入开放权重与平台生态）则进一步拓展了代理式编程的边界：不仅要写代码，还要自主规划、调用API、测试与调试、迭代修复，并提出交错思维训练等方法来模拟真实协作开发流程。无论最终成绩如何，这类路线释放出一个信号：编码代理的竞争正在从单次代码生成转向端到端软件工程任务完成率，而后者对工具链、执行环境、错误恢复与长期一致性提出了更高的要求。
值得注意的是，编码代理的公开成绩对评测设定高度敏感：是否使用同一套脚手架、是否允许多次尝试或并行采样、工具权限与执行环境是否开放、推理预算如何分配——都会显著改变可见结果。因此更稳妥的解读方式是把它们视为在特定工作流与预算下的完成率，而不是脱离条件的模型本体能力。
这也意味着代理系统在任务变长、依赖变复杂、环境更接近开放世界时，面临的挑战会增加。长流程会累积小错，工具调用会放大格式与权限问题，外部环境的不确定会让模型的世界模型不断失配。在生产环境中稳定运行的代理，往往依赖完善的系统支撑：清晰的计划—执行—验证—回滚结构，严格的预算与中止条件，以及对输出的结构化约束。换句话说，模型本身的上限在上升，而把上限转化为稳定的实际产出，系统工程的作用同样关键。
多模态与全模态
多模态的情况更为复杂，因为它同时包含两类几乎不同的能力：
生成式多模态（文生图、文生视频）更像创作工具，评判重在质量、一致性与可控性 多模态推理与全模态交互（视觉理解、语音对话、跨模态工具执行）更像感知—决策系统，评判重在鲁棒性、延迟与长对话稳定性
在多模态推理上，百度ERNIE-4.5-VL采用的是把图像纳入思考链的路线：允许模型在推理过程中对图像做动态操作，比如缩放、裁剪到关键区域，再读取文字与细节，从而更像人在看图做题。更进一步的做法，是让模型在不确定时能够调用外部工具来补充识别线索，这种视觉推理与工具调用的组合，意味着多模态不再只是理解，而是带有代理特征的主动探索。与此同时，多模态落地面临的挑战也值得关注：视觉世界的噪声远高于文本世界，OCR识别或区域选择的误差可能影响后续推理的准确性——稳定性与单次分数同样重要。
阿里在图像侧的探索更偏让生成内容变得可编辑。Qwen-Image-Layered（2025年12月18日论文公开、12月19日权重发布）把一张图自动拆成可编辑图层，甚至支持递归细分，这相当于把不可分解的像素团转成结构化资产。这类能力的意义在于把生成物变成能进入设计工作流的素材：背景能换、元素能挪、文字能改，从而提升生成内容在商业场景中的可用性。与之相邻的是语音侧的推进，Fun-Audio-Chat试图以更低延迟、更自然的端到端语音对话，叠加情感感知与语音函数调用，让语音助手从通用对话扩展到可执行任务。
腾讯在视频生成上以HunyuanVideo为代表，走的是更体系化的开源框架路线：从压缩时空信息的3D VAE，到让文本提示进入更强的多模态语言编码，再到扩散与Transformer结合生成视频帧，强调高分辨率与细节真实感，同时把推理代码、权重与社区插件生态开放出来（2025年3月起持续更新，11月发布HunyuanVideo-1.5）。在对比叙事上，更稳妥的表述是把它视为项目方在其人评与设定下展示的结果与趋势信号，而不是天然等同于跨平台、跨提示词、跨评审者的普遍结论。视频生成在2025年的竞争，本质上是算力与数据工程的较量——能否通过开源把优化扩散到社区，让量化、并行推理、更长视频生成等能力快速生长，会直接影响生态速度。
全模态交互的方向在2025年也开始成形，核心目标是把文本、图像、语音甚至视频统一到一个更自然的实时对话体验里，并让模型能在交互中稳定调用工具、遵守安全边界。这个方向的核心挑战，不是能否进行语音交互，而是能不能在打断、噪声、长对话、跨模态切换、工具执行失败等现实条件下保持连贯与可靠。许多细节性的工程点，最后都会变成决定体验的重要因素。
架构与效率
如果要找2025年工程突破较为显著的部分，架构与效率是较为直观的指标：成本、吞吐、上下文长度会直接反映在部署与价格上。DeepSeek-V3是这一维度的代表性进展之一：稀疏专家结构把总参数规模推到极高，但每个token只激活其中一小部分，让性能逼近超大密集模型的同时，计算与显存需求大幅下降。
围绕训练成本的讨论引发广泛关注，正因为它给出了可对照的量级锚点：公开技术报告描述其完整训练约为2.788M张H800 GPU·小时，并强调训练过程稳定、无需频繁回滚。多层注意力压缩、低精度训练、专家负载均衡策略、定制化分布式流水并行与通信优化，这些细节最终都在回答同一个问题：能否降低前沿能力的算力门槛，使其成为更多主体可用的工程资产？
智谱GLM-4.5的开源MoE路线则强调另一个现实：规模是基础条件，而真正的难点在于路由、并行与效率，使超大参数模型在训练与推理时仍可用、可部署。与之相对，腾讯也探索了把长短链式推理融合的混合策略与混合架构，让模型在需要时深入推演，在不需要时快速作答，把推理预算做成可控的开关。这类路线的共同点，是把能力边界与成本边界一起推进，而不是只追一个维度的极致。
字节体系在解码范式上做了更为大胆的探索：离散扩散语言模型试图摆脱逐token自回归生成的串行瓶颈，以并行方式提高吞吐，寻找质量与速度的新帕累托前沿。它未必会在短期内取代主流路线，却可能改变未来高并发、低延迟场景下的系统设计。
效率提升也带来新的课题：当成本曲线被迅速打下来，模型更容易被塞进更多业务流程、更长上下文、更复杂代理系统里——安全与治理能力的同步提升是大规模采用的重要前提。效率的提升会把竞争推向系统可靠性与治理能力的新阶段。
性价比与开放
2025年中国大模型生态对全球更显著的影响，不是某一次性能跃升，而是开源、低价与快速迭代形成的组合效应。阿里在Qwen家族上的大规模开源策略，把从小到大的多种模型形态推向开发者社区，以宽松许可降低商用门槛，并通过云平台把调用门槛进一步压低。它的影响不止是多了一个可选模型，而是把大量工程与研究资源吸引到可复用的开源底座上，促使整个市场重新计算成本—性能—可控性之间的权衡。
这种开源扩散也体现在更多主体上：DeepSeek以开放权重与完整技术报告叠加高效率训练与推理的技术路线，获得开发者广泛关注；智谱、MiniMax、Kimi等新锐公司也倾向于用开放权重换取生态势能，让模型更快被二次开发、微调与集成。开源已成为务实的竞争策略：它能让工具链、评测、微调、部署方案在社区里自发繁殖，反过来强化模型的可用性与影响力。
价格竞争则把性价比推到更可感知的层面。字节在应用侧推出具有竞争力的调用定价，让中小企业也能把大模型接入客服、内容审核、办公辅助等场景，推动大模型调用成本降至可接受范围成为行业常态。在2025年公开的部分报价中，按每百万token计价的输入单价曾下探到1元以内、输出单价处于数元量级（随版本与渠道而变化），使得大规模集成的边际成本显著下降。与此同时，DeepSeek在2025年9月29日发布引入稀疏注意力机制的新版本并同步宣布API价格下调50%以上，这类可核对的价格变化会影响开发者对长上下文与复杂代理的成本预期。对用户而言这是直接利好，对生态而言也会推动竞争：在成本下降的条件下，能够维持稳定质量、并能给出清晰安全边界与运维方案的模型与平台，将在长期采用中获得更多信任。
在此背景下，开放与低价是重要基础，而可信度的建立还需要更多维度的配套。当模型进入真实业务，企业往往关注可控性：
数据是否可隔离 权限是否可审计 输出是否可追责 失败是否可回滚 对抗是否有防线
开源让透明度上升，也让问题暴露更快——能否把暴露的问题快速修复、把治理能力制度化，将影响性价比优势能够持续多久。开放的意义不止于发布出来，更在于被生态消化，并在可治理的前提下持续演进。
结语
回看2025年，可以看到一条清晰的结构性变化：追赶不再主要靠更大参数，而是靠更强训练范式、更高效率架构、更可复用的开源资产，以及更接近真实工作流的代理系统。
在一些限定任务上，尤其是编码与软件工程代理、部分推理与长上下文场景，开源模型已经呈现出接近、并在受控工作流中可替代闭源方案某些环节的趋势。在另一些维度上，比如全模态实时交互、长流程可靠性与安全治理，提升空间更多在于系统工程层面，需要持续投入而非单次模型发布即可实现。
值得关注是这些路线正在把竞争推向更成熟的阶段：从比拼单点能力，走向比拼可部署、可治理、可持续迭代的完整系统。推理可调度、代理可闭环、多模态可鲁棒、成本可承受、安全可证明——同时做到相对均衡，将是2026年的重点。
